rispetto alla testata giornalistica a cui si riferiscono. Il valore medio che i pronomi ottengono rispettivamente nelle fake news di ogni testata giornalistica mostra come il loro utilizzo non differisce significativamente: 4,50 è il numero medio di pronomi utilizzati nelle fake news del Corriere della Notte mentre nel Quotidaino si ha un valore pari a 4,51. In base a questi dati gli effetti provocati dall’utilizzo dei pronomi non differiscono molto a seconda della testata giornalistica considerata.
Un’altra categoria di variabili LIWC è costituita dagli articoli. Tali variabili, invece, differiscono significativamente tra le fake news delle testate, in quanto dalla tabella del T- test per campioni indipendenti, ottengono un valore critico inferiore al livello di significatività di 0,05. La tabella dei valori medi ottenuti mostra la differenza significativa tra le due testate rispetto alla variabile “Articoli”: 12,37 è il numero degli articoli utilizzati nelle fake news del Quotidaino mentre 11,37 quello delle fake news del Corriere della Notte, ossia un numero maggiore di articoli nelle fake news utilizzati nella prima testata giornalistica rispetto alla seconda.
L’analisi dei tempi verbali si concentra particolarmente sul focus temporale (Tausczik e Pennebacker 2010, p. 35). La variabile “Tempi Verbali” osservata differisce in modo significativo tra le due testate perché il valore critico di significatività ottenuto dalla tabella della statistica T-test risulta essere sempre inferiore a 0,05. Si osserva una differenza media significativa tra le testate giornalistiche in quanto nel Corriere della Notte si utilizzano 3,62 verbi diversi che superano più di un’unità i verbi utilizzati nel Quotidaino pari a 2,55. Negli articoli in cui si ottengono più verbi si osservano articoli di fake news più particolareggiati.
Infine ci sono altre variabili che riguardano lo stile di pensiero come le preposizioni, le parole di negazione e di consenso18, le quali producono delle differenze statistiche
18 Tausczik e Pennebacker (2010), “The Psychological Meaning of Words: LIWC and Computerized Text
significative tra le fake news di ciascuna testata giornalistica visto che il valore critico ottenuto per ciascuna di esse nella tabella t-test risulta essere inferiore al livello di significatività 0,05. Il valore medio ottenuto rispetto alle parole di negazione risulta essere maggiore nelle fake news del Corriere della Notte pari a 1,50 mentre 1,39 nel Quotidaino. In base ai valori ottenuti si osserva che l’utilizzo di elementi che rendono una frase negativa è maggiore nelle fake news della prima testata rispetto alla seconda. Per quanto riguarda il numero di parole di consenso si contano 0,20 nel Corriere della Notte mentre nel Quotidaino sono 0,16. Anche sulla base di questi valori si osserva un numero maggiore di parole di consenso nelle fake news della prima rispetto alla seconda.
Le preposizioni osservate rispetto alle fake news delle due testate giornalistiche ottengono un valore critico sempre inferiore al livello di significatività di 0,05 con l’analisi T-test, dunque si osserva una differenza statistica significativa rispetto a questa variabile LIWC tra gli articoli fake delle due testate giornalistiche. Le preposizioni in media utilizzate rispetto alle fake news del Quotidaino risultano 11,11 mentre 10,59 sono quelle utilizzate nelle fake news dell’altra testata giornalistica. In base ai valori ottenuti si osserva che negli articoli in cui risulta un numero maggiore di preposizioni si osservano articoli il cui linguaggio è più complesso.
4.2 Analisi tematica
La variabile qualitativa “Tema” è utilizzata sul software PSPP poiché riguarda i cinque temi di cui trattano le fake news adeguatamente raccolte i quali devono essere analizzati. I temi riguardanti ciascuna fake news sono: politica, salute, religione, sport e cronaca. Fissata la variabile “Tema” come indipendente si vuole osservare l’effetto che hanno le variabili LIWC dipendenti su di essa. Diversamente dall’analisi mediante la statistica t-test, effettuata per studiare la variabile “Testata giornalistica” al variare delle variabili LIWC, la
variabile “Tema” di ciascun articolo si analizza con l’aiuto di un’altra funzione statistica: l’Anova a una via. Questa misura statistica è utilizzata per capire l’effetto che le variabili LIWC hanno sui temi riguardanti gli articoli di fake news raccolti per ogni testata giornalistica. L’output che l’Anova produce sul software è dato dall’analisi della varianza a una via per ciascuna variabile dipendente LIWC in base alla variabile indipendente “Tema” delle fake news. L’analisi della varianza verifica l’ipotesi di uguaglianza di più medie che sono date dai valori ottenuti per ogni singola variabile dipendente osservata rispetto a ciascun tema evidenziato sul totale delle fake news raccolte19. Inoltre l’Anova produce una statistica F di Fisher che confronta la quantità di varianza sistemica nei dati con la quantità di varianza non sistemica. La F di Fisher dice solo se c’è stato un effetto, ma non dice in modo specifico quale sia l’effetto. L’effetto che si può ottenere è simile a quello che si ottiene con il T-test per campioni indipendenti, ossia quello di osservare una differenza statistica significativa quando il valore critico è inferiore al livello di significatività di 0,05. Il valore, però, cambia poiché nel caso dell’Anova a una via è rappresentato dalla f e non più dalla t; se, invece, il livello di significatività indicato viene superato allora non si verifica alcuna differenza statistica significativa per ogni variabile osservata rispetto ai temi delle fake news oggetto di analisi.
L’Anova a una via si ottiene sul software utilizzando ancora una volta dei comandi presenti nella barra degli strumenti del software stesso. Inizialmente occorre accedere al comando “Analizza” lo stesso utilizzato anche per svolgere la statistica t-test. Successivamente si preme il comando “Confronta medie” dal quale direttamente si può selezionare la funzione che serve per procedere ad analizzare i temi delle fake news che si chiama Anova a una via. Ogni volta che si vuole osservare il comportamento delle variabili LIWC sulla variabile “Tema” con l’Anova si apre una finestra di dialogo divisa in caselle vuote da completare: nella casella in alto dovranno essere inserite, selezionandole una ad
19ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/22.0/it/client/Manuals/IBM_SPS
una, le variabili dipendenti LIWC da analizzare rispetto alla variabile indipendente “Tema” che dovrà essere inserita, invece, nella casella che si trova al centro. Le variabili che dovranno essere inserite nelle apposite caselle si trovano tutte all’interno di un elenco a sinistra. È necessario anche cliccare sul comando “Statistiche Descrittive” dal quale si ottengono i valori per ciascuna variabile da commentare20. Una volta eseguiti questi comandi, il software PSPP produce un output composto da tabelle statistiche. In particolare, nella tabella dove sono rappresentati i valori critici ottenuti per ciascuna variabile dipendente LIWC rispetto ai temi, viene illustrato l’effetto che le variabili producono: se l’effetto prodotto dalle variabili dipendenti è significativamente diverso tra i temi oggetto di analisi significa allora che le variabili LIWC osservate per le fake news variano rispetto alla variabile indipendente “Tema”.
Prendendo in considerazione la variabile “Share” e quattro variabili LIWC, l’analisi dell’Anova a una via rispetto alla variabile “Word Count”, “WPS”, “Emozioni Positive”, “Emozioni Negative” produce una differenza statistica significativa su ciascun tema di cui trattano le fake news poiché le medie ottenute variano tra di loro, ad esclusione del numero di parole utilizzate (“Word Count”) che non producono nessun effetto significativamente diverso. Sulla base delle tabelle della statistica F prodotte attraverso l’utilizzo della funzione “Anova a una via” sul software PSPP rispetto alla variabile “Share” e le variabili LIWC “Word Count”, “WPS”, “Emozioni Positive”, “Emozioni Negative” si illustrano specificatamente i valori medi ottenuti per ognuna di loro. La variabile dipendente “Share”, analizzata rispetto ai temi che riguardano le fake news, mostra un valore critico f inferiore al livello di significatività di 0,05 tale per cui il numero di condivisioni ottenute per ciascuna fake news mostra, rispetto ai temi che trattano, un comportamento significativamente diverso quando trattano di politica, salute, religione, sport o cronaca. La tabella delle statistiche descrittive dimostra il valore critico ottenuto in base alle differenze
20 Andy Field, “Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Method)”, 3rd edition (2009),
che si osservano tra i valori medi delle condivisioni ottenute rispetto ai temi delle fake news. Gli articoli di fake news che riguardano la politica sono proprio quelli che vengono più condivisi dalle persone con una media pari a 3582,61; a seguire si trovano le fake news di cronaca con 2515,08 condivisioni; 2066,08, invece, sono le condivisioni ottenute dalle fake news a contenuto religioso, poi quelle riguardanti la salute ottengono 580,50 condivisioni e infine quelle che parlano di sport rispetto al quale sono state condivise soltanto 194,20 fake news. In base a questi valori osservati risulta che le condivisioni ottenute da ciascuna fake news variano al variare del tema di cui trattano e le fake news di politica sono più virali poiché ottengono un numero maggiore di condivisioni nel complesso. La differenza tra le condivisioni osservata rispetto ai temi delle fake oggetto del campione si può osservare in maniera più chiara con una rappresentazione grafica, ad esempio, un istogramma a colonne raggruppate:
Il grafico riportato sopra spiega come le fake news divise tra i temi oggetto di analisi variano rispetto alle condivisioni. Sull’asse delle ascisse sono riportati i temi analizzati per ogni fake news rispetto alla variabile dipendente “Share”; sull’asse delle ordinate sono rappresentati i valori medi delle condivisioni ottenute sulle fake news osservate rispetto a ciascun tema oggetto di analisi. In particolare si osserva che le fake news riguardanti la
3582,61 580,5 2066,08 194,2 2515,08 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
Politica Salute Religione Sport Cronaca
C O N D IV IS IO N I M ED IE
TEMI OGGETTO DELLE FAKE NEWS